Python基础笔记5

切片

(1)对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，python提供了切片（slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：

<code>    l[0:3]</code>表示，从索引<code>0</code>开始取，直到索引<code>3</code>为止，但不包括索引<code>3</code>。即索引<code>0</code>，<code>1</code>，<code>2</code>，正好是3个元素。

(2)如果第一个索引是<code>0</code>，还可以省略：

(3)类似的，既然python支持<code>l[-1]</code>取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

  (4)前10个数，每两个取一个：

(5)所有数，每5个取一个：

  (6)甚至什么都不写，只写<code>[:]</code>就可以原样复制一个list：

(7)tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple：

  (8)字符串<code>'xxx'</code>也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

2.迭代

(1)如果给定一个list或tuple，我们可以通过<code>for</code>循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（iteration）。

(2)默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用<code>for value in d.values()</code>，如果要同时迭代key和value，可以用<code>for k, v in d.items()</code>。

(3)由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于<code>for</code>循环：

(4)那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的iterable类型判断：

(5)如果要对list实现类似java那样的下标循环怎么办？python内置的<code>enumerate</code>函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在<code>for</code>循环中同时迭代索引和元素本身：

(6)任何可迭代对象都可以作用于<code>for</code>循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用<code>for</code>循环。

3.列表生成式

(1)列表生成式即list comprehensions，是python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

(2)要生成<code>[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]</code>怎么做？方法一是循环.

   列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

(3)for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

(4)还可以使用两层循环，可以生成全排列：

(5)运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

<code>(6)for</code>循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如<code>dict</code>的<code>items()</code>可以同时迭代key和value：

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

(7)最后把一个list中所有的字符串变成小写：

(8)如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有<code>lower()</code>方法，所以列表生成式会报错：

使用内建的<code>isinstance</code>函数可以判断一个变量是不是字符串

结果如下：

4.生成器

(1)如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

(2)要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的<code>[]</code>改成<code>()</code>，就创建了一个generator：

(3)怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过<code>next()</code>函数获得generator的下一个返回值：

计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出<code>stopiteration</code>的错误。

(4)

正确的方法是使用<code>for</code>循环，因为generator也是可迭代对象：

(5)

如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的<code>for</code>循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

注意，赋值语句：

相当于：

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前n个数：

仔细观察，可以看出，<code>fib</code>函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把<code>fib</code>函数变成generator，只需要把<code>print(b)</code>改为<code>yield b</code>就可以了：

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含<code>yield</code>关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

(6)函数是顺序执行，遇到<code>return</code>语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用<code>next()</code>的时候执行，遇到<code>yield</code>语句返回，再次执行时从上次返回的<code>yield</code>语句处继续执行。

(7)但是用<code>for</code>循环调用generator时，发现拿不到generator的<code>return</code>语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获<code>stopiteration</code>错误，返回值包含在<code>stopiteration</code>的<code>value</code>中：

(8)实例

杨辉三角定义如下：

把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：

别人的triangles()函数代码如下：

(9)请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：

5.迭代器

(1)我们已经知道，可以直接作用于<code>for</code>循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如<code>list</code>、<code>tuple</code>、<code>dict</code>、<code>set</code>、<code>str</code>等；

一类是<code>generator</code>，包括生成器和带<code>yield</code>的generator function。

这些可以直接作用于<code>for</code>循环的对象统称为可迭代对象：<code>iterable</code>。

(2)可以使用<code>isinstance()</code>判断一个对象是否是<code>iterable</code>对象：

(3)可以被<code>next()</code>函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：<code>iterator</code>。

可以使用<code>isinstance()</code>判断一个对象是否是<code>iterator</code>对象：

生成器都是<code>iterator</code>对象，但<code>list</code>、<code>dict</code>、<code>str</code>虽然是<code>iterable</code>，却不是<code>iterator</code>。

把<code>list</code>、<code>dict</code>、<code>str</code>等<code>iterable</code>变成<code>iterator</code>可以使用<code>iter()</code>函数：

为什么<code>list</code>、<code>dict</code>、<code>str</code>等数据类型不是<code>iterator</code>？

这是因为python的<code>iterator</code>对象表示的是一个数据流，iterator对象可以被<code>next()</code>函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出<code>stopiteration</code>错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过<code>next()</code>函数实现按需计算下一个数据，所以<code>iterator</code>的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

<code>iterator</code>甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。